본 발명은 서비스 서버에서, 사용자 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공하는 방법에 대한 것으로, 상기 서비스 서버에서, 특정 과목에 대한 객관식 문제를 적어도 하나 이상 포함하는 문제 데이터베이스를 구성하고, 상기 문제 데이터베이스에 포함된 문제들 각각에 대해, 상기 문제에 포함되어 있는 개념의 포함도를 추정하는 a 단계; 상기 서비스 서버에서, 상기 문제 데이터베이스에 포함된 상기 문제를 사용자 디바이스에 제공하고, 상기 사용자 디바이스로부터 상기 문제에 대한 상기 사용자의 보기 선택 데이터를 수집하고, 상기 문제에 포함된 보기에 대한 보
본 발명은 서비스 서버에서, 사용자 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공하는 방법에 대한 것으로, 상기 서비스 서버에서, 특정 과목에 대한 객관식 문제를 적어도 하나 이상 포함하는 문제 데이터베이스를 구성하고, 상기 문제 데이터베이스에 포함된 문제들 각각에 대해, 상기 문제에 포함되어 있는 개념의 포함도를 추정하는 a 단계; 상기 서비스 서버에서, 상기 문제 데이터베이스에 포함된 상기 문제를 사용자 디바이스에 제공하고, 상기 사용자 디바이스로부터 상기 문제에 대한 상기 사용자의 보기 선택 데이터를 수집하고, 상기 문제에 포함된 보기에 대한 보기별 선택 확률을 추정하는 b 단계; 상기 서비스 서버에서, 상기 사용자의 보기 선택 데이터를 이용하여, 상기 사용자의 상기 개념의 이해도를 추정하는 c 단계; 및 상기 서비스 서버에서, 상기 사용자가 취약한 개념을 추정하고, 상기 추정된 개념을 포함하여 구성된 문제를 추천하는 d 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
대표청구항▼
서비스 서버에서, 사용자 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공하는 방법에 있어서, 상기 서비스 서버에서, 특정 과목에 대한 객관식 문제를 적어도 하나 이상 포함하는 문제 데이터베이스를 구성하는 a 단계;상기 서비스 서버에서, 상기 문제 데이터베이스에 포함된 상기 문제를 사용자 디바이스에 제공하고, 상기 사용자 디바이스로부터 상기 문제에 대한 상기 사용자의 보기 선택 데이터를 수집하는 b 단계;상기 서비스 서버에서, 상기 사용자의 보기 선택 데이터를 이용하여, 상기 사용자의 개념의 이해도에 대한 정보를 포함하는 사용자 모델링 벡터를 계산하고,
서비스 서버에서, 사용자 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공하는 방법에 있어서, 상기 서비스 서버에서, 특정 과목에 대한 객관식 문제를 적어도 하나 이상 포함하는 문제 데이터베이스를 구성하는 a 단계;상기 서비스 서버에서, 상기 문제 데이터베이스에 포함된 상기 문제를 사용자 디바이스에 제공하고, 상기 사용자 디바이스로부터 상기 문제에 대한 상기 사용자의 보기 선택 데이터를 수집하는 b 단계;상기 서비스 서버에서, 상기 사용자의 보기 선택 데이터를 이용하여, 상기 사용자의 개념의 이해도에 대한 정보를 포함하는 사용자 모델링 벡터를 계산하고, 상기 문제의 상기 개념의 포함도에 대한 정보를 포함하는 문제 모델링 벡터를 상기 문제의 보기별로 계산하는 c 단계; 및상기 서비스 서버에서, 상기 문제 모델링 벡터 및 상기 사용자 모델링 벡터를 이용하여 사용자가 취약한 개념을 추정하고, 상기 추정된 개념을 포함하여 구성된 문제를 추천하는 d 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 컨텐츠 제공 방법.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.